Die besten Sprachmodelle für die digitale Produktentwicklung im Mai 2024

Basierend auf echten Benchmark-Daten aus unseren eigenen Softwareprodukten haben wir die Leistungsfähigkeit verschiedener LLM-Modelle bei der Bewältigung spezifischer Herausforderungen bewertet. Dabei wurden spezifische Kategorien wie Dokumentenverarbeitung, CRM-Integration, externe Integration, Marketingunterstützung und Codegenerierung untersucht.  

Die Highlights des Monats:

• Neue Google Gemini 1.5 Version - besser als die vorherigen

• GPT-4o - das Beste in diesem Benchmark, aber mit Einschränkungen

• Qwen1.5 Chat - eines der besten downloadbaren Modelle

• IBM Granite Code Instruct - gute Ergebnisse beim Coding mit sauberer Datenbasis

Unsere Benchmarks bewerten die Modelle in Bezug auf ihre Eignung für die digitale Produktentwicklung. Je höher die Punktezahl, desto besser.

☁️ - Cloud-Modelle mit proprietärer Lizenz
✅ - Open-Source-Modelle, die lokal ohne Einschränkungen ausgeführt werden können
🦙 - Lokale Modelle mit Llama2-Lizenz

Eine genauere Erläuterung zu den jeweiligen Kategorien finden Sie unter der Tabelle.

Hier erfahren Sie, was wir mit den unterschiedlichen Kategorien der LLM Leaderboards genau untersuchen

Google Gemini 1.5 - Pro and Flash

Die vor kurzem veröffentlichte Ankündigung von Google IO drehte sich ganz um die KI und Gemini Pro. Obwohl Google offenbar auf Gemini Ultra vergessen hat (es sollte Anfang dieses Jahres herauskommen), haben sie einige Modelle aktualisiert.

GEMINI PRO 1.5 0514: VERÄNDERTE STÄRKEN

Gemini Pro 1.5 0514 tauscht einige Dokumentenverständnisfähigkeiten zugunsten eines besseren logischen Denkens aus. Es stellt sich als eine etwas bessere Version als die vorherige Gemini Pro-Version heraus.

In unserer Erfahrung war es zu diesem Zeitpunkt auch etwas fehlerhaft. Wir haben eine Reihe von Serverfehlern erlebt und es sogar geschafft, eine „HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT“-Flag zu erhalten.

EXZELLENTE “INTEGRATE” FÄHIGKEITEN

Gemini Pro 1.5 erzielte eine perfekte „Integrate“-Punktzahl, bei der wir die Fähigkeit des LLM messen, Anweisungen zuverlässig zu befolgen und mit externen Systemen, Plugins und Datenformaten zu arbeiten.

GEMINI 1.5 FLASH ALS INTERESSANTE ALTERNATIVE ZU GPT-3.5

Gemini 1.5 Flash ist eine interessante neue Ergänzung der Familie. Es funktioniert gut bei Dokumentenaufgaben und hat eine angemessene logische Denkfähigkeit. Kombiniert man das mit einem sehr niedrigen Preis, erhält man eine gute Alternative zu GPT-3.5.

Beachten Sie nur das eigenartige Pricing-Modell von Google Gemini - sie berechnen den Text nicht nach Tokens, sondern nach verrechenbaren Symbolen (Unicode-Codepunkte minus Leerzeichen). Wir haben gesehen, dass mehrere Entwickler:innen und sogar SaaS-Systeme Fehler bei der Kostenschätzung gemacht haben.

GPT-4o - Klar an der Spitze, aber mit einem Vorbehalt

GPT-4o sieht auf den ersten Blick perfekt aus. Es ist schneller und günstiger als GPT-4 Turbo. Es hat auch einen Kontext von 128K, erzielt höhere Punktzahlen, hat native Multimodalität und versteht Sprachen besser.

Zusätzlich hat es einen neuen Tokenisierer mit einem größeren Wörterbuch. Dies führt zu reduzierten Token-Anzahlen.

Insgesamt sind die Modellbewertungen nicht viel höher gestiegen, da wir bereits an der Grenze unseres LLM Benchmarks arbeiten.
Es gibt nur einen Haken: Unsere Kategorie "Reason" (Fähigkeit der Modelle, komplexe logische und Denkaufgaben zu bewältigen) wurde von Natur aus schwierig gestaltet. GPT-4o schaffte es, die Punktzahl von 62 (GPT-4 Turbo v3/1106-preview) auf 75 zu erhöhen.

Was ist der Vorbehalt?

Sie sehen, OpenAI scheint in Zyklen zu arbeiten. Sie wechseln zwischen: „Lasst uns ein besseres Modell machen“ und „Lasst uns ein günstigeres Modell machen, ohne zu viel Qualität einzubüßen“.

Obwohl die LLM-Benchmarks es nicht erfassen, fühlt es sich an, als gehöre das GPT-4o-Modell zu den Kostenreduktions-Modellen. Es funktioniert erstaunlich gut bei kleinen Eingaben, jedoch zeigen andere Benchmarks, dass es nicht so gut mit größeren Kontexten umgehen kann wie die anderen GPT-4-Modelle. Es scheint auch an logischem Denken zu mangeln, obwohl aktuelle Benchmarks diese Regression nicht erfassen können.

Qwen 1.5 Chat

HOHE NACHFRAGE UND LMSYS ARENA BEWERTUNGEN

Aufgrund der hohen Nachfrage und der guten Bewertungen in der LMSYS Arena haben wir uns entschieden, einige Varianten des Qwen Chat-Modells von Alibaba Cloud zu benchmarken.

BEWERTUNG VON QWEN 1.5 32B CHAT

Qwen 1.5 32B Chat ist im Allgemeinen ziemlich gut. Es liegt im Bereich der GPT-3.5-Modelle und Gemini Pro 1.0. Es kommt jedoch mit einer nicht standardmäßigen Lizenz.

Wir haben auch Qwen 1.5 7B und 14B getestet - auch sie sind für ihre relative Größe ziemlich gut. Nichts Besonderes, aber dennoch eine anständige Leistung.

Die Lizenz von Qwen1.5 Chat ist das chinesische Äquivalent zu Llama 3: Sie können es frei für kommerzielle Zwecke verwenden, wenn Sie weniger als 100 Millionen MAU (Monatlich Aktive Nutzer) haben. Dies könnte die Einführung des Modells in den USA und der EU erschweren.

IBM Granite 34B Code Instruct

IBM Granite-Modelle sind eine besondere Art von Modellen. IBM geht weiter als viele andere, um Modelle mit klaren und transparenten Datenquellen zu trainieren.

Das ist jedoch das einzige Besondere an ihren Modellen. Während die vorherigen Versionen der IBM Granite-Modelle nur innerhalb der IBM Cloud verfügbar waren, wurde das getestete Modell direkt auf Hugging Face veröffentlicht.

Kurz gesagt, IBM Granite 34B Code Instruct hat eine anständige Fähigkeit zur Erzeugung von Code (für ein 7B-Modell) und schlechte Ergebnisse in fast allen anderen Bereichen. Wenn Sie ein lokales Modell mit einem Bruchteil der Rechenleistung suchen, dass Ihnen bei Programmieraufgaben hilft, wählen Sie besser Llama3 oder eines seiner Derivate.

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